Use case 27 IA & RAG Transverse
Assistant interne RAG (docs + runbooks + tickets)
Ils nous ont fait confiance
Contexte
Connaissance dispersée dans les docs, runbooks et tickets
Onboarding lent et résolution autonome difficile
Problématique
Onboarding lent faute de base de connaissance unifiée
Résolution autonome insuffisante, dépendance aux experts
Notre intervention
Ce que nous avons mis en place
01 Ingestion des sources (docs, runbooks, tickets)
02 Mise en place du RBAC sur les sources et réponses
03 Réponses avec citations et traçabilité
04 Jeu de tests d'évaluation de la qualité
Résultats
Ce qui a changé concrètement
-60% de temps d'onboarding
+70% de résolution autonome
100% de réponses avec citations
Stack technique
LLM Vector DB 
Python/Node
Python/Node Livrables
Assistant RAG + Pipeline ingestion + Dataset évaluation
Questions fréquentes
Vos questions, nos réponses
01 Peut-on limiter l'accès aux sources ?
Oui, RBAC natif sur les sources et les réponses.
Déployer un RAG gouverné.
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